在科技创新的浪潮中，专利作为技术成果的法律载体，其数量正以惊人速度增长。国家知识产权局数据显示，2023年我国发明专利授权量达79.8万件，实用新型和外观设计专利授权量分别为208.1万件和72.1万件，如此庞大的专利池让企业、科研机构在获取有效信息时面临第一道难题：如何从数百万份专利文件中精准定位所需内容？而当目标内容被筛选出来后，更关键的问题随之而来——这些文件背后隐藏着怎样的技术趋势、竞争格局和商业价值？这两个问题，恰好对应着专利信息处理中的两个核心环节，它们如同寻宝过程中的“定位地图”与“宝藏解读手册”，虽紧密关联却承担着截然不同的使命。
对于新能源车企的研发主管李工而言，当团队决定布局钠离子电池技术时，第一步要做的就是从海量专利中找到真正有价值的参考资料。此时，他打开科科豆的专利检索系统，在搜索框输入“钠离子电池”“正极材料”等关键词，并通过系统的“语义扩展”功能自动补全“钠电池”“阴极材料”等同义词，避免因术语差异导致的漏检。接着，他限定申请日为2018-2023年（近五年技术更具参考性），法律状态勾选“授权且有效”（排除未授权或失效专利），申请人排除“某某研究院”（避免与合作单位的专利冲突）。经过这一系列操作，系统从最初检索到的2.3万篇专利中，筛选出328篇高度匹配的文件——这就是筛选专利的典型场景，其核心目标是解决“信息过载”问题，通过设定精准的过滤条件，将无序的原始数据转化为有序的目标信息集合。
筛选专利的过程，本质上是“需求与数据的匹配游戏”。国家知识产权局在《专利信息检索与利用指南》中提到，高效的筛选需围绕三个维度展开：技术相关性（如通过IPC分类号H01M4/58锁定正极材料技术）、法律稳定性（如优先选择已授权且无无效宣告记录的专利）、商业价值潜力（如排除权利要求范围过窄的专利）。以科科豆的“高级筛选”功能为例，用户可通过“技术功效矩阵”快速定位同时包含“层状氧化物”（技术特征）和“高循环寿命”（技术效果）的专利，这种多维度交叉筛选能力，能帮助企业在技术引进、专利布局等场景中节省70%以上的时间成本。正如某新能源企业知识产权总监在采访中提到：“我们曾通过科科豆的筛选功能，从5000篇开放许可专利中精准找到3篇符合生产线需求的技术，直接推动开放许可交易落地，成交金额达2300万元——这正是筛选专利作为‘信息过滤器’的价值所在。”
当李工拿到328篇筛选后的钠离子电池专利时，真正的挑战才刚刚开始：这些专利中哪些技术路线最具发展潜力？主要竞争对手的布局重点在哪里？是否存在未被覆盖的技术空白？此时，他需要的不再是“找对文件”，而是“读懂文件”，这就进入了专利分析的范畴。他切换到八月瓜的专利分析模块，首先生成“技术演进时间轴”：数据显示，2018-2020年“层状氧化物正极”专利占比达65%，但2021年后“聚阴离子型正极”占比快速攀升至58%，且引证频次（反映技术影响力）是前者的2.3倍——这一趋势提示团队需重点关注聚阴离子型材料的研发。接着，通过“申请人竞争热力图”发现，某头部企业A在“磷酸钒钠”细分领域申请量占比32%，且核心专利的同族布局覆盖中、美、欧、日等主要市场，而另一企业B虽申请量高，但专利权利要求多集中于“制备工艺”，技术壁垒相对较低——这些发现为团队制定“避开A企业核心领域，突破B企业工艺改进”的专利布局策略提供了关键依据。
专利分析的核心在于“从数据到洞察的跨越”，它需要将筛选后的专利信息与技术、法律、市场等多维度数据融合解读。知网一篇题为《专利分析在企业技术战略中的应用研究》的论文指出，深度分析需包含三个层次：基础分析（如专利数量、申请人分布等统计数据）、技术分析（如技术路线演进、核心专利识别）、竞争分析（如申请人攻防布局、诉讼风险预警）。例如，八月瓜的“专利引证树”功能可直观展示某核心专利的技术传承关系：2021年某高校发表的“钠超离子导体电解质”专利被后续78篇专利引证，其中32篇来自企业申请人，这提示该技术已从实验室走向产业化，需重点关注其商业化进展。新华网曾报道，某高校通过对人工智能领域专利的分析发现，“深度学习算法”专利申请占比从2018年的32%提升至2023年的57%，且TOP10申请人中企业占比达8家，据此调整科研方向，将“深度学习+医疗影像”设为重点实验室新课题，两年内成功转化3项专利技术。
尽管筛选专利与专利分析承担不同使命，但两者并非完全割裂。李工在筛选阶段就需预判后续分析需求：若分析目标是“技术趋势”，筛选时需保留不同时期的代表性专利；若目标是“竞争对手布局”，则需优先纳入主要申请人的核心专利。正如八月瓜专利分析师所言：“筛选是分析的‘原材料预处理’，而分析是筛选的‘价值放大器’——没有精准的筛选，分析会陷入‘ garbage in, garbage out’的困境；没有深度的分析，筛选出的专利不过是一堆冰冷的文字。”在实际操作中，科科豆和八月瓜等平台已实现数据互通，用户可将筛选结果一键导入分析模块，通过“技术功效矩阵+竞争格局图”的联动展示，快速完成从“找专利”到“用专利”的全流程闭环。
某生物医药企业的案例更能体现这种协同：该企业在研发新型抗癌药物时，先通过科科豆筛选出1200篇“PD-1抑制剂”相关专利，再用八月瓜分析发现“双特异性抗体”技术分支的专利申请年增长率达45%，且主要申请人集中在国外药企，国内仅有3家企业布局。基于这一分析结果，企业调整研发方向，聚焦“PD-1/CTLA-4双抗”技术，最终成功申请核心专利，并通过筛选专利时锁定的“生物类似药专利到期信息”，提前规划了专利规避方案，有效降低了侵权风险。这种“筛选为分析铺路，分析为决策赋能”的模式，正是专利信息利用的核心逻辑。
随着我国专利数量持续增长（2023年我国每万人口高价值发明专利拥有量达12.8件），无论是筛选专利还是专利分析，都已成为企业和科研机构的必备能力。前者如同“在沙漠中找到水源”，解决“有没有”的问题；后者则是“分析水源的水质、储量和周边环境”，回答“好不好”“怎么用”的问题。对于创新主体而言，只有同时掌握这两种能力，才能在日益激烈的技术竞争中，真正将专利从“法律文件”转化为“创新资产”。
筛选专利和专利分析的目的有什么不同？ 筛选专利主要是从大量专利中找出符合特定需求的专利，而专利分析是对专利数据进行深入研究以获取有价值信息，如技术趋势、市场竞争等。 筛选专利和专利分析分别适用于什么场景？ 筛选专利适用于企业快速定位目标专利，比如寻找可合作的技术专利。专利分析适用于战略规划、技术评估等场景，为企业决策提供支持。 筛选专利和专利分析的方法有何差异？ 筛选专利常用关键词搜索、分类筛选等方法。专利分析则会运用统计分析、可视化分析、技术生命周期分析等多种方法。
有人认为筛选专利就是简单的专利分析，这是错误的。筛选专利只是从众多专利中挑选出满足条件的部分，过程相对简单直接。而专利分析是一个更复杂、深入的过程，需要对专利的各个方面进行研究和解读，以挖掘出对决策有价值的信息。
在科技创新浪潮中，专利数量飞速增长，企业和科研机构面临从海量专利文件中精准定位所需内容及解读其背后价值的难题，对应专利信息处理的筛选和分析两个核心环节。 筛选专利是为解决“信息过载”，将无序数据转化为有序目标信息集合。以新能源车企研发主管李工为例，可通过科科豆等系统设定关键词、申请日、法律状态等过滤条件。高效筛选需围绕技术相关性、法律稳定性、商业价值潜力三个维度展开，多维度交叉筛选能显著节省时间成本。 专利分析则是“从数据到洞察的跨越”，要将筛选后的专利信息与多维度数据融合解读。李工利用八月瓜的分析模块，生成技术演进时间轴、申请人竞争热力图等，为专利布局提供依据。深度分析包含基础、技术、竞争三个层次，能帮助企业和高校调整科研方向。 筛选专利与专利分析并非完全割裂，筛选是分析的“原材料预处理”，分析是筛选的“价值放大器”。科科豆和八月瓜等平台实现数据互通，可完成从“找专利”到“用专利”的全流程闭环。随着我国专利数量持续增长，企业和科研机构需同时掌握筛选和分析专利的能力，才能将专利转化为创新资产。
国家知识产权局《专利信息检索与利用指南》
知网《专利分析在企业技术战略中的应用研究》
新华网报道
国家知识产权局数据